目录一，归并排序的递归二，归并排序的非递归三，计数排序四，排序算法的综合分析一，归并排序的递归基本思想：    归并采用的是分治思想，是分治法的一个经典的运用。该算法先将原数据进行拆分，此步骤与二叉树的拆分思想一样（因此，运用递归比较简单），然后将最终拆分后的每一小部分排序，最后将已有序的子序列进行合并，得到完全有序的序列，其中关键为要使每个分割后的子序列有序，再使子序列段间有序，即合并有序序列。以上中将两个有序表合并成一个有序表称为二路归并。思想图如下（以升序为例）：    上图中，先以中间数据为界，将一堆数据进行不断分解，当分解完全后，再进行合并，而在合并时其实就是边排序边合并。由于在排序

为什么编写单元测试单元测试是软件工程中降低开发成本，提高软件质量常用方式之一，单元测试是一项由开发人员或者测试人员来对程序模块的正确性进行检验测试的工作，用于检查被测试代码的功能是否正确，养成单元测试的习惯，不但可以提高代码的质量，还可以提升自己的编程和技巧。Django单元测试使用的是Python标准库unittest模块来定义相应的测试用例。注意：后续技术分享，第一时间更新，以及更多更及时的技术资讯和学习技术资料，将在公众号CTOPlus发布，欢迎关注公众号：CTOPlus关于Articulate“做一个知识和技术的搬运工。做一个终身学习的爱好者。做一个有深度和广度的技术圈。”一直以来都想

wx：codekongfu一、背景介绍   各位小伙伴们大家好，我是web前端开发，在2018~2019年某网的大屏可视化项目结束后，忽然有个想法，就是，如果把里面的Echarts图表换成三维的图形，效果看起来应该很酷（因为那时候Echarts官网里有webgl的三维代码）。    于是2019年外包项目结束回来后，经过一番百度后，找到三维的相关技术找到的three.js（比较适合小白入手），看到官网的案例后，实在是非常炫酷，实在是按捺不住，想试试手，但是对于从来没有接触过三维的我来说，真是无从下手。        面对three.js案例中的Api，看起来很是陌生，一开始在51cto上买课程

设置进程内存(ProcessMemory)ApacheFlink通过严格控制其各种组件的内存使用，在JVM之上提供高效的工作负载。配置总内存(TotalMemory)FlinkJVM进程的总进程内存(totalprocessmemory)由Flink应用程序消耗的内存(总Flink内存(totalFlinkmemory))和JVM运行进程所消耗的内存组成。总Flink内存消耗包括JVM堆内存(JVMHeap)和堆外(Off-heap，直接(direct)或本地(native)内存的使用量在Flink中设置内存的最简单方法是配置以下两个选项之一：组件TaskManager配置选项JobManag

实践环境Python3.6.2confluent-kafka2.2.0confluent-kafka简介Confluent在GitHub上开发和维护的confluent-kafka-python，ApacheKafka®的一个python客户端，提供了一个与所有brokers>=v0.8的kafka、ConfluentCloud和ConfluentPlatform兼容的高阶级生产者、消费者和AdminClient。confluent-kafka安装pipinstallconfluent-kafka代码实践Kafka生产者fromconfluent_kafkaimportProducerimpo

大家好，我是栗筝i，从2022年10月份开始，我便开始致力于对Java技术栈进行全面而细致的梳理。这一过程，不仅是对我个人学习历程的回顾和总结，更是希望能够为各位提供一份参考。因此得到了很多读者的正面反馈。而在2023年10月份开始，我将推出Java面试题/知识点系列内容，期望对大家有所助益，让我们一起提升。今天与您分享的，是Java集合知识面试题系列的总结篇（上篇），我诚挚地希望它能为您带来启发，并在您的职业生涯中起到助益作用。衷心感谢每一位朋友的关注与支持。文章目录1、Java集合面试题问题1.1、Java集合接口相关1.2、JavaList集合相关-特性&方法1.3、JavaList集合

 对测试开发的一些基础知识视频讲解地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ce4y1w7H6/?这些年，测开越来越火，火的原因之一就是因为大部分公司都有设测开岗位并有招聘需求。那测试开发到底是做什么，和测试又有什么区别呢？接下来，说说我对测开的理解与实际工作的总结。目录：导读01—测试开发的理解02—测试和开发、产品的关系03—测试开发需要具备的技能04—在测试过程中需要做到什么程度05—测试需要具备的软技能06—测试工作流程及关注点有哪些1.需求评审阶段【关注】2.设计测试用例【重点关注】3.测试用例评审【视需求大小而定】4.提测申请与冒烟测试(提测预演)【

1.智能教育助手：这种模型可以通过语音或文本与学生进行交互，提供个性化的学习建议和答疑解惑。根据学生的学习习惯和知识水平，推荐适合的学习资源，并提供实时的辅导和反馈。2.智能作文批改助手：这种模型可以对学生的作文进行自动评估和批改。它可以分析学生的语法、拼写、逻辑和表达能力，并给出评分和修改建议。通过这种方式，学生可以快速改善写作技巧。3.学生情绪监测模型：这种模型可以通过分析学生的言语、表情和生理指标，实时监测学生的情绪状态。它可以识别出学生是否焦虑、疲劳或分心，从而提供及时的支持和干预，帮助学生更好地应对情绪困扰。4.智能教学设计模型：这种模型可以根据学生的学习需求和特点，自动设计个性化的

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。基于数据驱动的各类深度学习模型任务，近年来随着数据集规模的不断扩大，性能逐渐被提升，国内外各大自动驾驶公司都在不断建立自己的数据库，以及数据闭环系统，期待数据的丰富能够解决下半场自动驾驶问题，那么如何构建数据集？如何搭建自己的数据闭环系统解决长尾等各类问题呢？现有自动驾驶数据集可大致分为两代，第一代数据集的传感模态复杂度相对较低、数据集规模相对较小，且大多局限于感知级任务，第一代数据集以发布于2012年的KITTI为代表。相比于第一代数据集，第二代数据集的特征为传感模态复杂度较高、数据集规模与多样性较丰富、所设置任务从感知扩展到预测、规控上，第

今天来说4个关于压力测试的面试题，如果你有更好的回答也可以给小编留言。1、简述压力测试步骤（1）测试环境准备：压测机资源（8核CPU、16G内存、机器数量4-7台）、被测系统服务器资源、数据库资源、测试人员操作系统权限、zabbix监控各个系统指标权限（2）基础数据和测试数据准备（3）明确预期指标（4）测试工具安装部署（5）准备压测脚本（6）确认测试方案（7）执行压测（8）梳理压测报告2、压力测试中你会关注哪些指标（1）系统处理能力TPS：每秒钟处理完成的交易数量（2）功能响应时间：从客户端发起业务请求到得到响应的整个过程所经历的时间。通常用平均响应时间、最大响应时间、90%功能响应时间等指标